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數(shù)據(jù)是智能駕駛技術(shù)優(yōu)化的關(guān)鍵
　　當(dāng)前智能駕駛發(fā)展路線趨于統(tǒng)一，數(shù)據(jù)、算法、算力成為智能駕駛發(fā)展的核心要素。數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是決定智能駕駛算法模型能否進(jìn)一步優(yōu)化提升的關(guān)鍵。
　　數(shù)據(jù)與長尾問題是影響自動駕駛落地的關(guān)鍵
　　數(shù)據(jù)問題是制約自動駕駛落地的關(guān)鍵要素之一。2023年，美國蘭德公司的研究，自動駕駛汽車需要在真實(shí)或者虛擬環(huán)境中至少進(jìn)行110億英里（177億公里）的里程測試，才能證明自動駕駛系統(tǒng)比人類駕駛員更可靠。
　　安全長尾問題是制約自動駕駛落地的關(guān)鍵要素之一。長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩余的10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，也是制約自動駕駛規(guī)模落地的難點(diǎn)。
　　風(fēng)險提示
　　項(xiàng)目進(jìn)展不及預(yù)期、新訂單獲取不及預(yù)期。